cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日
フロント(Front)の共同創業者、マチルダ・コリン(Mathilde Collin)氏とローレント・ペリン(Laurent Perrin)氏。 Courtesy of Front フロント(Front)は、創業5年のスタートアップ。チームでの共同作業の変革を目指す同社に、テック系投資家たちが資金を投じた。 同社は、Eメール、スラック、ソーシャルメディアなどからのメッセージを1つに集約できる共有受信ボックスアプリを開発している。 フロントの共同創業者兼CEOマチルダ・コリン(Mathilde Collin)氏は28歳。2018年、シリーズBの投資ラウンドで資金を調達するために5日間、投資家を回り、プレゼンを行った。 コリン氏は11の投資家にプレゼンを行い、10枚のタームシート(融資条件概要)、つまり投資の申し出を獲得。最終的にセコイア・キャピタルをはじめとする投資家から合計6600万ドル(
Apache Kafka: Producer, Broker and Consumer2017年は生まれて始めてApache Kafkaを本格的に業務利用(PoCではなく本番運用)した年でした。Apache Kafka的なメッセージングミドルウェアそのもののは、社内的な事情でよく使っていたのでその使い勝手に対して困惑はほとんど無かったですし、ミドルウェアとして非常に安定しているため、Kafkaクラスタそのものでの不具合らしい不具合が発生したことは一度もありませんでした。 しかし、Kafkaのトピック設計などに関してのベストプラクティスは事例ベースでもあまり見かけたことがなく、チームメンバーと悩むことも多かったです。このストーリーでは、主にKafkaを利用したアプリ設計で考えたことや失敗したことを振り返りつつ共有します。なお、パーティション数や各種バッファサイズなどのチューニング要素は今回取
いやーへたれエンジニアの家がですね、築45年超えていることもあり、夏は暑く、冬は寒いのです・・・・ 最近イライラが頂点に達したので温度湿度センサーから温度と湿度を取得して ある温度と湿度を超えたらエアコンをつけるようなIoTシステムを開発することにしました ・DHT22/AM2302 デジタル温度センサーモジュール 配線 こんな感じで配線しておきました ポイントは温度センサーのところに10kΩの抵抗ぶち込むことと、deepsleepという仕組みで電池を長持ちさせたいので IO16とRSTを抵抗でつないでおくこと! Arduinoのセッティング この手のもの作る時はお手軽なArduinoを使いたい! そのためこのESP-WROOMマイコンをArduinoで動かせるようにするための設定を行なう ESP8266コアを追加してプログラミング出来るようにする Arduinoの設定に http://a
技術3課の森です。 春の陽気が来たかと思うと雪が降ったりと難しい季節。 新社会人や入学の季節ということで、引っ越しがピークになってきたのではないでしょうか。 引っ越しと言えば、データを送り出すということで、今回は、MQTTでAWS IoTにPublishしたデータをKinesis Streamsに流してみることをしてみました。 アジェンダ 今回はこのようなものを作っていきます。 AWS IoTの作成 Amazon Kinesis Streamsの作成 IAMロールの作成 MQTTクライアントの作成 MQTTクライアントからQoS1でデータを送信し、AWS IoTで受けた後、アクションでKinesis Streamsへ流すような感じです。 環境構築 必要なAWSリソースの作成を行います。赤字にしたところを作っていきます。 AWS IoTの作成 Amazon Kinesis Streamsの作
もう、履歴書がいらなくなる時代がくるかもしれない――。透明性の高い人材評価によって、転職や社内移動でのミスマッチをなくす。そんな世界観を目指すのが、『SKILLCOIN』だ。活用するのはブロックチェーン技術。『SKILLCOIN』、その仕組み、構想とは? もう履歴書で嘘はつけない!?人材×ブロックチェーン『SKILLCOIN』が登場 『SKILLCOIN』は一言で表すならば、「みんなからのお墨付きがついたLinkedIn」のようなサービスになる。 LinkedInをご存知ないかたに説明すると、職務経歴や保有スキルを登録しておくと、企業からのオファーや知人からのコンタクトがくる。そこが転職のキッカケになることもあるサービスだ。 『SKILLCOIN』がLinkedInと異なるのはブロックチェーンを技術を活用したサービスである点。職務経歴やスキルなどの情報はすべて暗号化されブロックチェーンに記
詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化(限定)されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く